Diversité Floristique, Structure et Estimation du Stock de Carbone par les Peuplements Ligneux de la Forêt Naturelle de la Mondah - Calvin Dikongo Ndjomba; Félix Koubouana; Irène Marie Cécile Mboukou Kimbatsa; Jean Marc Mabaka; Ferryl Darnel Mbela (European Scientific Journal, ESJ, 2022)
Ce travail a consisté à connaître la diversité floristique et estimer le stock de carbone séquestré dans la biomasse aérienne de la forêt naturelle de la Mondah, située au nord de Libreville, au Gabon. Les données ont été collectées dans 3 parcelles de forme carrée d’un hectare (1ha) chacune. Tous les individus de chaque parcelle, de diamètre à hauteur de poitrine (DHP) supérieur ou égal à 10 cm ont été identifiés et leur diamètre mesuré à l’aide d’un ruban DBH et marqués à la peinture rouge. Sur l’ensemble des 3 ha regroupés, 1019 arbres ont été regroupés en 34 familles et 90 espèces répertoriés et géolocalisés. La méthode non destructrice a été employée pour calculer la valeur de la biomasse aérienne à l’aide des équations allométriques de Fayolle et al. (2013), de Ngomanda et al. (2014) et de Chave et al. (2014). Les résultats obtenus montrent que la famille des Myristicacées sont les plus représentées en termes de nombre d’arbres, suivie de la famille des Burseracées, Mimosacées, Fabacées, Diptérocarpacées, les Ctelonophonacées et les Méliacées. Les résultats de calcul de la biomasse aérienne ont montré que les équations à deux et trois prédicteurs ont produit des bonnes estimations. L’estimation de la biomasse aérienne a montré aussi que l’équation Ngomanda et al. (2014) était la mieux adaptée en partant du principe selon lequel une bonne équation estime mieux la biomasse quand les valeurs de ses résultats surestiment le moins la biomasse estimée d’une part et utilise les trois prédicteurs (D, H, ϱ). L’estimation de stock de carbone séquestré dans la biomasse aérienne de la forêt de la Mondah est de 261,5 tC/ha pour l’équation de Fayolle et al., (2013), de 128,8 tC/ha pour l’équation de Ngomanda et al., (2014) et de 171,1 tC/ha pour celle de Chave et al., (2014). Plusieurs équations allométriques ont été établies pour estimer la biomasse aérienne des forêts. L’intérêt de ce travail est de proposer une démarche pour faire le choix de l’équation pouvant donner une estimation proche de la réalité. This paper focuses on understanding the floristic diversity and estimating the stock of carbon sequestered in the aerial biomass of the Mondah natural forest, located north of Libreville, Gabon. Data were collected in three square plots of one hectare (1ha) each. All individuals in each plot with a diameter at breast height (DBH) greater than or equal to 10 cm were identified, and their diameter was measured with a DBH tape and marked with red paint. Across the 3 ha cluster, 1019 trees were grouped into 34 families and 90 species were recorded and geolocated. The non-destructive method was used to calculate the value of aboveground biomass using the allometric equations of Fayolle et al. (2013), Ngomanda et al. (2014), and Chave et al. (2014). The results obtained show that the Myristicaceae family is mostly represented in terms of number of trees, followed by the Burseraceae, Mimosaceae, Fabaceae, Dipterocarpaceae, Ctelonophonaceae, and the Meliaceae families. The results of the aboveground biomass calculations showed that the two- and three-predictor equations produced good estimates. The aboveground biomass estimation also showed that Ngomanda et al. (2014) equation was the best fit based on the principle that a good equation estimates biomass is best when its output values least overestimated the estimated biomass and uses all three predictors (D, H, ϱ). The estimated carbon stock sequestered in the aboveground biomass of the Mondah forest is 261.5 tC/ha for Fayolle et al. (2013) equation, 128.8 tC/ha for Ngomanda et al. (2014) equation, and 171.1 tC/ha for the Chave et al. (2014) equation. Several allometric equations have been established to estimate the aboveground biomass of forests. The interest of this work is to propose an approach to choose the equation that can give an estimate close to reality.